kafka数据可靠性详解

本文详细解析Kafka的数据可靠性机制,包括AR(包含ISR和OSR)的概念和作用,LEO与HW在数据提交中的角色,以及生产者的三种可靠性级别。同时讨论了leader选举策略及其对数据一致性和可用性的影响,最后阐述了Kafka的At most once和At least once语义,并指出如何应对消息重复问题。

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一、AR

在Kafka中维护了一个AR列表,包括所有的分区的副本。AR又分为ISR和OSR。

AR = ISR + OSR。

AR、ISR、OSR、LEO、HW这些信息都被保存在Zookeeper中。

1.ISR

ISR中的副本都要同步leader中的数据,只有都同步完成了数据才认为是成功提交了,成功提交之后才能供外界访问。

在这个同步的过程中,数据即使已经写入也不能被外界访问,这个过程是通过LEO-HW机制来实现的。

2.OSR

OSR内的副本是否同步了leader的数据,不影响数据的提交,OSR内的follower尽力的去同步leader,可能数据版本会落后。

最开始所有的副本都在ISR中,在kafka工作的过程中,如果某个副本同步速度慢于replica.lag.time.max.ms指定的阈值,则被踢出ISR存入OSR,如果后续速度恢复可以回到ISR中。

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